Napelem – éghajlat – makromutatók kapcsolata

Az éghajlatnak a napelemek mennyiségére való hatására a makromutatókkal való együt-tes vizsgálatkor derülhet fény. Emögött az a feltételezés rejlik, hogy meg kell különböz-tetni azokat az országokat, amelyek fejlettek és a napelemek tekintetében jó földrajzi adottságokkal rendelkeznek, azoktól, amelyek bár fejlettek, de éghajlatuk nem kedvez annyira a napenergia felhasználásnak. Tehát az országokat csoportosítani kell, egyrészt (a GDP-vel mért) fejlettségi szint, másrészt a klímajellemzőik alapján.

Az országok csoportosítására a változók (kumulált PV, GDP/fő, éghajlatjellem-zők) standardizált értékein⁸⁹ K-közép eljárással végzett klaszteranalízis⁹⁰ a legmegfele-lőbb. A klaszterek számát kettőtől növelve, az a klaszterszám fogadható el, amelynél elő-ször kerül 0,05 alá azok szignifikancia-értéke⁹¹. A 18-19. ábrákon az országokat jelző pontok az azonosított klaszterek szerint kerültek színezésre⁹². Ha egy ország minél in-kább hasznosítani szeretné az éghajlat adta előnyeit, akkor igazolható az a feltételezés, mely szerint a nagyobb napsugárzás-intenzitású, nagyobb hőmérsékletű, és kevesebb csa-padékkal rendelkező országok PV-állománya nőtt leginkább. Tehát az országokban tele-pített napelemek számának egyre inkább korrelálnia kellene az időjárás adta lehetőségek-kel. Ha az utolsó évi (2011) adatok szerint csoportosított országokban sem sikerül lega-lább közepesen erős kapcsolatot kimutatni a klímajellemzők és a napelem volumene kö-zött, akkor a korábbi évek vizsgálatától eltekinthetünk.

A napsugárzás-intenzitás esetében az első szignifikáns eset öt klasztert eredmé-nyezett, melyek jellemzőit a 30. táblázat tartalmazza. A klaszterezési külön csoportba foglalta a kiemelkedően magas napelem-volumennel rendelkező Németországot és Olaszországot. Az eljárás aszerint sorolta az országokat a többi négy klaszterbe, hogy relatíve alacsony vagy magas-e a GDP, illetve a napsugárzás-intenzitás. A 18. ábra a klaszterezés eredményét két dimenzióra vetítetve szemlélteti. Ennek alapján nem lehet kijelenteni, hogy a napsugárzás intenzitástól függne a napelem-mennyiség. A 19. ábra eltekint az outlier két országtól (DEU, ITA) és az így képződő négy klasztert mutatja, de szintén nem látható szignifikáns kapcsolatot a napsugárzás és a PV között. Mind ala-csony, mind magas napsugárzás-intenzitású ország között van kevés és sok napelemmel rendelkező is.

30. táblázat: Klaszterezés: PV, GDP, napsugárzás-intenzitás klaszterek

1. 2. 3. 4. 5.

Színe a 18. ábrán:

Mennyi országot tartalmaz? 3 USA CAN AUS

2 HUN BGR

8

CHN, ESP GRC, IND KOR, MEX PRT, TUR

10

AUT, BEL DNK, FIN FRA, GBR JPN, NLD NOR, SWE

2 DEU ITA

Milyen jellemzőkkel bíró országok kerültek 1-1 klaszterbe?

GDP: magas alacsony alacsony magas

napsugárzás-intenzitás: magas alacsony magas alacsony

napelem-állomány A TOP 2 országhoz (DEU, ITA) képest alacsony. TOP 2

Saját készítésű táblázat.

18. ábra: Klaszterek PV, GDP, napsugárzás alapján

Saját készítésű SPSS ábra.

19. ábra: Klaszterek PV, GDP, napsugárzás alapján (TOP2 ország nélkül)

Saját készítésű ábra.

Ha az osztályozást csak a napelemek mennyisége és a GDP alapján végezzük, három klaszter képződik. Ezeket a napsugárzás és a napelemek koordináta-rendszerében ábrá-zolva (20. ábra), a 18. ábráéhoz hasonló eredményeket látunk. Vagyis továbbra sem jelenthetjük ki, hogy a napsugárzás intenzitástól függne a napelem-mennyiség.

20. ábra: Klaszterek a PV, GDP alapján

Trellis-gráfokon⁹³ is szemléltethető a változók kapcsolata. Ezek a PV, GDP és adott éghajlatváltozó közti háromdimenziós vektorokat a síkra vetítve ábrázolják. Mindhárom változót két részre bontva (a relatíve kis és nagy értékekre), a 31. táblázatban leírt lehe-tőségek szerint ábrázolhatjuk ezek kombinációit.

31. táblázat: Trellis-gráfok értelmezése

GDP

alacsony magas

PV-szint PV-szint

alacsony magas alacsony magas

vizsgált klímajellemző

alacsony 1. eset 2. eset 3. eset 4. eset

magas 5. eset 6. eset 7. eset 8. eset

A tengelyeken ábrázolt változók (GDP és PV) kis és nagy értékei a tengelyeken lát-szódnak. Ez a fenti nyolc esetet az alábbi négyre egyszerűsíti:

vízszintes tengelyen: GDP

alacsony magas

függőleges tengelyen: PV

alacsony A) B)

magas ^{C) D)}

Saját készítésű táblázat.

A 21. ábra két részre osztja az országokat a napsugárzásuk intenzitása szerint, és a szag-gatott vonalak választják el egymástól a 31. táblázatban összefoglalt egyes eseteket.

Mivel az országokat jelképező pontokra illesztett görbén nem fedezhető fel trend (a nyolc eseten belül), kijelenthetjük, hogy az adott éghajlatváltozónak nincs szerepe a napelem-állományra. A 21. ábrán csak a bal alsó síknegyedben fedezhető fel egyértelmű pozitív trend, viszont ez egy kiugró érték miatt tapasztalható, ezért nem értelmezendő.)

A többi klímajellemző esetén is hasonló ábrákat kapunk (17. melléklet), ame-lyek nem mutatnak lényegi összefüggést az éghajlat és a napelemek mennyisége között.

Az outliernek minősülő két országtól (DEU, ITA) eltekintve is nagy az adatok szórása.

93 JMP: Graph / Graph Builder / X: GDP/fő (2011), Y: kumulált PV (2011), Wrap: 1-1 éghajlatjellemző, Color: napsugárzás-intenzitás, vízszintes szinteknél: Number of levels / 4

21. ábra: Trellis gráfok: PV, GDP, napsugárzás-intenzitás

Saját készítésű JMP ábra.

Mivel közvetlenül az időjárás és a napelemek száma között csak igen gyenge kapcsolat mutatható ki, új kutatási kérdésként fogalmazódik meg, hogy a gazdasági mérőszámok szorosabb kapcsolatban állnak-e a klímatényezőkkel korrigált napelem-állománnyal, mint a ténylegessel? Ennek vizsgálatára a következő alfejezetben kerül sor, amely a gazdasági mutatók és a PV-állomány összefüggéseit keresi. A korrekciós tényezőket az egyes időjárási jellemzők egyre normált értékei fogják jelenteni, például az egyes or-szágok napsugárzás-intenzitását x₁, x₂, …, x₂₅-tel jelölve az alábbi módon számolhatók az korrekciós együtthatók:

∑

∑

∑

Ezekkel a korrekciós tényezőkkel megszorozva a tényleges napelem-állományt, egy A) B) A) B)

C) D) C) D)